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Data Vehicle, Inc.

ビッグデータ解析システムのデザイン

DataDiverとは2015年にデータビークル社からリリースされたデータアナライゼーションツールですTakramは電通CDC局と共にこのツールのデザイン・設計・開発に取り組みました従来のデータ分析・統計ツールはその使用に高度な分析スキルや経験を必要とする専門家のためのものでしたDataDiverこのような従来型のツールとは全く異なり高度な分析スキルをもたないユーザーでも意思決定に役立つ分析を簡単に導くことを可能にした画期的なツールですこのプロジェクトの中でTakram分析プロセスの設計明瞭で直感的なインフォグラフィックス手触りの良い操作感などにこだわってデザインと設計に取り組みました
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特徴

DataDiverビッグデータ分析に馴染みのないユーザーにも驚くほど使いやすくデザインされていますそのようなデザインを実現するためにデータ分析の中から最も特に重要な3つのステップを抽出しそれを軸にした操作体系が採用されていますそれ以外の煩雑な作業の全てをアルゴリズムを用いて自動化することで画期的にシンプルな操作を実現しましたこのようなユーザー体験上の引き算志向サービス全体を牽引するデザインコンセプトの核となっています

背景

従来の分析ツールは①簡単な操作のみで使えるが単純な集計のみ対応するもの②プログラムを書いて本格的な分析を行うものGUI操作のみで本格的な分析を行うがその操作が煩雑であるものという3つに大別することができます DataDiverはそのどれでもなく複雑なデータを用いた本格的な分析を簡単な操作で誰でも使用することができます3ステップで分析が完了する直感的なインターフェースデータテーブル間の関連性の自動推定データ加工処理の自動化分析結果の自然言語表示多変量解析の結果を二次元上のグラフとアニメーションで表現するビジュアル表現などが実装されましたこのような様々な工夫を積み上げることによって既存の分析ツールを凌駕する操作性を実現しています
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アナライゼーションとビジュアライゼーション

従来ビッグデータの活用はアナライゼーション分析から仮説を導き出すという方法で行われてきましたしかしビッグデータはその情報の膨大さから全体を把握をすることが難しくアナライゼーションだけでは情報を俯瞰した判断を下すことが困難ですそれに対しビジュアライゼーション可視化は俯瞰的な把握を可能としアナライゼーションによる分析的理解の欠点を補うことができますアナライゼーションとビジュアライゼーションを組み合わせることで仮説の精度を上げ現実世界に適用できるソリューションを生み出すことができます

Takramではアナライゼーションとビジュアライゼーションの2軸を組み合わせることで理解と把握の間をスムーズに行き来できるシステムを志向していますそのような思想を実現した具体例としてTakramではデータアナライゼーションシステムとしてDataDiverデータビジュアライゼーションシステムとしてRESAS Prototypeの設計・デザインを行いました

Project Information

  • Client: Data Vehicle, Inc.
  • Expertise: Digital
  • Year: 2015

Project Team

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Minoru Sakurai
Design Engineer, Project Director

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